@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017339,
 author = {廣安, 知之 and 三木, 光範 and 渡邊, 真也 and Tomoyuki, Hiroyasu and Mitsunori, Miki and Shinya, Watanabe},
 issue = {SIG07(TOM3)},
 journal = {情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）},
 month = {Nov},
 note = {本研究では多目的遺伝的アルゴリズムを並列処理するための分散モデルとして領域分割型多目的遺伝的アルゴリズム（Divided Range Multi-Objectie Genetic Algorithm: DRMOGA）を提案する．このモデルは，分割母集団モデルの1つであるが，母集団をランダムに分割するのではなく，目的関数の値に着目して近接する個体群を1つの分割母集団とし並列処理を行うモデルである．本モデルをいくつかの標準問題に適用することにより，その性能を検討した．その結果，以下の2点が明らかとなった．まず，適用した問題においては，通常の分割母集団モデルと同速度でパレート解を求めることが可能であった．次に，単一母集団モデルで得られるパレート解とほぼ同等の解が求められた．これらの結果より，DRMOGAモデルは分散・並列化により高速に良好なパレート解を求めることのできるモデルであるといえる．, In this paper, Divided Range Multi-Objective Genetic Algorithm (DRMOGA) is proposed. This is one of the divided population models, but the population is not randomly divided into sub populations. In this model, the population of a GA is sorted with respect to the values of one of the objective functions and divided into sub populations in order. Therefore, the individuals that are close to each other  are collected in a sub population. Applying  DRMOGA to some test functions, its searching ability is examined. Through the numerical examples, the following points are found. Firstly, the proposed model can find the solutions as fast as a simple divided population model. Secondly, the quality of the solutions that are obtained by  the proposed model is as good as that of a single population model. According to these results, it is concluded that the proposed model  is an effective distributed and parallel model of multi-objective GA that can derive the good solutions quickly.},
 pages = {79--89},
 title = {領域分割型多目的遺伝的アルゴリズム},
 volume = {41},
 year = {2000}
}